A Method to Acquire Bigdata for Predicting Accidents on Power Switchboards

배전반 안전사고 예측을 위한 빅데이터 자료 획득 방안

In recent years, while the demand for electricity is rapidly increasing, fire accidents due to negligence in management of switchboards. In particular, switchboards for industrial and electrical resource control can cause serious problems. Thus, for the safety management of power switchboard, a secondary response is conducted to control firing when a specific condition value is satisfied, but in this case, it is highly likely that a considerable amount of time has elapsed after firing. In this paper, we propose a method to acquire big data for the development of a switchboard temperature and power control system that can actively respond to the current situation by monitoring and learning the temperature of the switchboard's busbar connection in real time. Specifically, a method for periodically acquiring and managing data such as temperature and power from various scattered sensors is proposed.

최근 전력 수요가 급격히 증가하고 있는 가운데, 배전반의 관리 소홀로 인한 화재사고 빈번하게 발생하고 있다. 특히 산업용 및 전기자원 제어를 위한 배전반의 경우 심각한 문제를 초래할 수 있다. 그래서 전력 배전반 안전 관리를 위해 특정 조건 값이 만족하였을 때 발화를 제어하기 위한 2차 대응을 진행하지만, 이 상황의 경우 발화 이후 상당한 시간이 흘렀을 가능성이 크다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 고압 위험요소가 있는 배전반의 부스바 접속부의 온도를 실시간 모니터링하고 지속적인 로그 데이터를 감시 및 학습하여 현재 상황에 능동적으로 대응할 수 있는 배전반 온도 및 전력 관제 시스템 개발을 위한 빅데이터 자료 획득 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 산재해 있는 다양한 센서로부터 주기적으로 온도, 전력 등의 데이터를 획득하고 관리하는 방안을 제시한다.